• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.250-252
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• 2022

최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 물체감지 및 인식, 추적 등의 알고리즘을 사용하는 시스템에서 다양한 응용기술들이 연구되고 있다. 영상을 기반으로 동작하는 시스템의 경우, 전처리 과정으로 잡음제거를 진행하고 있으며, 시스템의 환경에 따라 정밀한 잡음제거가 요구되는 경우가 있다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 발생하기 쉬운 블러링 현상을 최소화하며 결과 영상의 디테일을 강조하기 위해 국부영역의 화소분할을 사용한 변형된 중심 가중치 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 국부 영역의 화소를 두 영역으로 분할하였을 때, 분할된 영역 중 우세한 영역의 중심을 가중치 필터 알고리즘의 기준으로 정하였다. 결과영상은 필터링 마스크 내부의 화소값에 변형된 중심 가중치를 컨벌루션하여 계산한다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.545-549
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• 2010

Low-frequency noise (1/f noise) has been measured in order to analyze the Vth instability of ZnO TFTs having two different active layer thicknesses of 40 nm and 80 nm. Under electrical stress, it was found that the TFTs with the active layer thickness of 80 nm shows smaller threshold voltage shift (${\Delta}V_{th}$) than those with thickness of 40 nm. However the ${\Delta}V_{th}$ is completely relaxed after the removal of DC stress. In order to investigate the cause of this threshold voltage instability, we accomplished the 1/f noise measurement and found that ZnO TFTs exposed the mobility fluctuation properties, in which the noise level increases as the gate bias rises and the normalized drain current noise level($S_{ID}/{I_D}^2$) of the active layer of thickness 80 nm is smaller than that of active layer thickness of thickness 40 nm. This result means that the 80 nm thickness TFTs have a smaller density of traps. This result correlated with the physical characteristics analysis performmed using XRD, which indicated that the grain size increases when the active layer thickness is made thicker. Consequently, the number of preexisting traps in the device increases with decreasing thickness of the active layer and are related closely to the $V_{th}$ instability under electrical stress.

• 방송공학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.278-287
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• 2003

영상에 포함된 잡음은 영상의 화질 및 압축효율을 저하시킨다. 이러한 잡음을 영상의 에지 성분을 보존하면서 제거하기 위해 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리듬이 제안되었다. 하지만, 기존의 비정적 영상 모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위해 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다고 가정하여 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려하면서도 계산적으로 효율적인 적응적 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 이를 위해 영상신호는 비정적 평균을 가지며, 각기 다른 형태의 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서 유도되는 공분산(covariance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 적응적 선형최소자승오차 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성과 알고리듬의 효율성을 실험적으로 확인한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1194-1208
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• 2017

잡음제거에 많이 사용되는 평균 스무딩 방법은 곡률이 큰 코너와 잡음을 구분하지 못하므로 코너와 같은 특징점이 이동하거나 없어질 수 있고, 또한 곡선의 수축(shrinking)으로 곡선 내의 면적 오차가 커지는 문제점들이 있다. 이 논문에서는 입력곡선을 다각형 근사화하고 근사화된 다각형의 정보를 스무딩에 이용하여 이 문제점들을 완화시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 근사화된 다각형과 입력곡선간의 오차와 다각형의 꼭짓점 각도를 이용하여 입력곡선의 각 점마다 개별적으로 스무딩 가중치를 정한다. 이 때 각 점의 가중치는 스무딩 후 점의 이동거리가 그 지역의 잡음크기의 평균에 가까워지도록 정해진다. 제안된 방법으로 잡음이 추가된 곡선을 스무딩하면 스무딩된 곡선이 잡음이 없는 원래곡선에 근접함을 실험으로 확인할 수 있다. 또한 크기가 작은 폐곡선들에 대해 스무딩의 정도를 늘여도 제안된 방법은 기존의 평균 스무딩 방법에 비해 곡선의 면적 축소가 많지 않다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.63-73
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• 2011

DGPS(Differential Global Positioning System) 측위에 보정정보로 사용되는 의사거리 보정치(PRC, Pseudo Range Correction)에는 불규칙적으로 이상점, 노이즈, 이상현상이 발생한다. 이러한 의사거리 보정치를 보정정보로 사용한 DGPS 측위의 경우 측위 오차는 증가하게 된다. 따라서 이 연구에서는 발생되는 의사거리 보정치의 이상점, 노이즈, 이상현상을 다항식 곡선 접합을 적용한 모델링을 통해 검출 및 보정하는 기법을 제안하였다. 또한 의사거리 보정치 모델의 검증을 위해 보정 전 후의 의사거리 보정치를 DGPS 측위에 사용하여 측위오차를 분석하였다. 분석 결과, 이상점, 노이즈, 이상현상이 발생하는 의사거리 보정치를 사용한 측위의 RMS 오차는 수평방향으로 3.84m로 나타났고, 보정된 의사거리 보정치를 사용한 측위에서는 RMS 오차가 수평방향으로 1.49m로 나타나서 측위 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10B호
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• pp.1070-1075
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• 2009

본 논문에서는 3차원 영상 생성을 위한 깊이맵 추정 및 중간시점 영상합성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 시간적 상관도를 향상시키기 위해 깊이값을 추정하는 과정에서 기존의 정합 함수에 이전 프레임에서 추정한 깊이값을 고려하는 가중치 함수를 추가한다. 또한, 중간시점 영상을 합성하는 과정에서 발생하는 경계 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 중간시점 영상을 합성할 때, 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 (disocclusion) 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용하여 경계 잡음을 처리한다. 컴퓨터 모의실험 결과를 통해 깊이맵의 시간적 상관도를 향상시켜서 사용자의 시각적 피로감을 줄일 수 있었고, 배경 잡음이 사라진 자연스러운 중간시점 영상을 생성할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.83-88
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• 2005

본 논문에서는 적외선 영상의 단측형 충격잡음 제거를 위해, 비선형 위치 추정기를 근간으로 하는 충격잡음 검출기를 설계하여 단측형 충격잡음을 검출하고, 검출된 정보를 기반으로 국부윈도우 크기를 적응적으로 가변시켜 중앙값 필터링을 수행하는 비선형 필터를 제안하였다. 가시광 영상에 대해 성능이 입증된 기존 12종 필터와 성능비교를 수행하였다. 정성적 측면에선 제안된 필터가 잡음오염이 과다한 $20\%$ 수준까지도 충분한 잡음제거 성능과 함께 영상의 세부정보를 잘 보존하는 것을 확인할 수 있었다. 정량적 측면에선 PSNR을 측정 비교하였는데, 영상 세부 정보 보존이 우수한 중앙값 필터($3{\times}3$) 보다 13-31[dB] 더 개선된 성능을 얻었으며, 잡음제거 특성이 우수한 중앙값 필터($5{\times}5$) 보다는 18 - 25[dB] 더 개선된 잡음제거 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3718-3726
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• 1999

칼라 영상은 단색조의 영상에 비해 인간의 시각을 크게 향상시킨다. 따라서, 칼라 영상 처리에 관한 연구는 매우 중요하다. 칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 평균 필터, 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어왔는데 특히, 혼합된 칼라 잡음의 조건에서 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터는 우수한 성능을 보여왔다. 그러나, 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터는 필터링 과정이 영상의 전 영역에 걸쳐 동일한 가중치로 균일하게 적용되어지기 때문에 스텝 윤곽선 이동이 일어나고, 이에 따라 blurring 현상이 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 영역과 평탄 영역을 구분한 뒤 각 영역에 적합한 선택적인 필터링을 하는 조건적인 퍼지 클러스터 필터를 제안하였고, 제안된 조건적인 퍼지 클러스터 필터는 혼합된 잡음의 조건에서 기존의 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터에 비해 NCD척도 및 사람의 시각에 의한 평가에 의해 우수한 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권4호
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• pp.275-284
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• 2006

Hyperion 영상의 노이즈는 주로 대기 효과와 센서의 기계오류, 신호변환 때문이다. 보정되지 않은 밴드, 중복 밴드, 모든 대기흡수에 영향을 많이 받는 밴드가 모두 제거되어도, 여전히 노이즈 밴드가 존재한다. 영상처리에 사용할 선명하고 안정된 밴드를 선택하기 위해 육안으로 영상을 간단하게 검사할 수 있지만, 이는 수동으로 이루어지는 비효율적이고 주관적인 방법이다 본 논문에서 우리는 노이즈 추정과 자동 밴드 선택을 위해 극단화소비 사용을 제안한다. 이를 위해 기존에 사용되던 SNR, 엔트로피와 극단화소비를 비교하였다. 첫째, 상대적으로 노이즈가 적은 ALI 영상에 Gaussian 노이즈, salt & pepper 노이즈, Speckle 노이즈를 부가하여 노이즈량과 각 통계량 사이의 관계를 살펴보았다. 둘째, Hyperion 영상에서 추출된 세 개 통계량에 대해 기대최대화 분석을 수행하여 자동으로 밴드를 선택하였다. Hyperion 데이터는 시각적 평가에 의해 5단계로 구분되어 평가자료로 사용되었다. 실험 결과에서 극단화소비가 Hyperion 영상의 밴드 선택에 효과적으로 사용될 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1176-1182
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 다양한 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, AI 객체인식의 기반이 되는 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 세밀한 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 영상의 잡음 수준을 고려하지 않아 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 잡음 수준을 판단하여 가중치를 결정하는 변형된 가우시안 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 쿼드트리 분할을 사용하여 영상의 AWGN에 대한 잡음추정치를 구하여 가우시안 가중치와 화소가중치를 정하며, 로컬마스크와 컨벌루션하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 방법과 비교하여 시뮬레이션하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 성능을 확인하였다.